Spark 概述什么是Spark
Spark是一种基于内存的快速，通用，可扩展的大数据分析计算引擎Spark 是一种由 Scala 语言开发的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎Spark Core 中提供了 Spark 最基础与最核心的功能Spark SQL 是 Spark 用来操作结构化数据的组件。通过 Spark SQL，用户可以使用SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL
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2024-02-27 20:16:26
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基本概念SparkSubmit（进程）应用提交的客户端程序。Driver（线程）含有 SparkContext 实例的线程。它负责创建逻辑和物理计划，并与集群管理器协调调度任务。Executor（进程）Executor 是一个执行 Task 的容器，负责调用 Task 的 runTask 方法来执行 Task 的运算逻辑。Task一段计算逻辑的封装对象。Shuffle在 Spark 中，Shuff
推荐序带来革命性改变的并非海量数据本身，而是我们如何利用这些数据。大数据解决方案的强大在于他们可以快速处理大规模、复杂的数据集，可以比传统方法更快，更好的生成洞见。 大数据解决方案通常包含多个组件，但数据处理引擎之于大数据就像CPU之于计算机。 Spark允许用户程序将数据加载到集群内存中用于反复查询，非常适用于大数据和机器学习。译者序如今，硬件产业的不断发展使得内存计算成为了可能，Spark
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2024-05-29 05:42:48
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文章目录一、spark中的RDD是什么，有哪些特性？二、概述一下spark中的常用算子区别（map,mapPartitions，foreach，foreachPatition）？三、谈谈spark中的宽窄依赖？四、spark中如何划分stage？五、RDD缓存？六、driver 的功能是什么？七、Spark master 使用zookeeper 进行HA 的，有哪些元数据保存在Zookeeper
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2024-07-27 13:35:01
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目录1. 通常来说，Spark与MapReduce相比，Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制？2. hadoop和spark使用场景？3. spark如何保证宕机迅速恢复?4. hadoop和spark的相同点和不同点？5. RDD持久化原理？checkpoint检查点机制？7. checkpoint和持久化机制的区别？RDD机制理解吗？9. Spark stre
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2023-12-15 08:33:36
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放电的目录1、什么是RDD2、初始化3、分区（partition）mapPartitionsWithIndex【重点】查看分区【重点】makeRDD的默认分区规则4、RDD常用算子5、RDD序列化序列化实现代码Kryo序列化框架6、RDD持久化7、RDD血缘窄依赖宽依赖任务(Job)和阶段(Stage)的划分代码图 1、什么是RDD2、初始化依赖<!-- https://mvnreposi
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2024-02-29 07:49:08
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第一章1.试述信息技术发展史上的三次信息化浪潮及具体内容。信息化浪潮发生时间标志解决问题代表企业第一次浪潮1980年前后个人计算机信息处理Intel、AMD、IBM、苹果、微软、联想‘戴尔、惠普等第二次浪潮1955年前后互联网信息传输雅虎、谷歌、阿里巴巴、百度、腾讯等第三次浪潮2010年前后物联网、云计算和大数据信息爆炸将涌现出一批新的市场标杆企业2.试述数据产生方式经历的几个阶段。运营式系统阶段
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2024-01-15 22:55:46
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大数据是时下最火热的IT行业的词汇，随之数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数量的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。本人在与用户沟通大数据问题时经常会遇到一些问题，现将这些常见问题汇总，抛砖引玉，希望可以帮助到大家。1. 大数据安全分析的核心目标是什么?应答：为了能够找到隐藏在数据背后的安全真相。数据之间存在着关联，传统分析无法将海量数据汇总，但是大数据技术能够应对海量
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2024-01-11 12:25:57
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Spark大数据分析与实战：RDD编程初级实践一、安装Hadoop和Spark 二、启动Hadoop与Spark查看3个节点的进程masterslave1slave2Spark shell命令界面与端口页面三、spark-shell交互式编程请到教程官网的“下载专区”的“数据集”中下载chapter5-data1.txt，该数据集包含了某大学计算机系的成绩，数据格式如下所示：Tom,DataBas
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2024-05-21 17:42:30
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prefacePython在大数据行业非常火爆近两年，as a pythonic，所以也得涉足下大数据分析，下面就聊聊它们。Python数据分析与挖掘技术概述所谓数据分析，即对已知的数据进行分析，然后提取出一些有价值的信息，比如统计平均数，标准差等信息，数据分析的数据量可能不会太大，而数据挖掘，是指对大量的数据进行分析与挖倔，得到一些未知的，有价值的信息等，比如从网站的用户和用户行为中挖掘出用户的
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2023-08-07 18:17:08
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Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比MapReduce 更加高效。总的来说，Spark 适用于各种各样
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2023-07-10 21:14:48
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# 从零开始学习Spark大数据分析技术
## 一、整体流程
首先，我们来看一下实现“Spark大数据分析技术”的整体流程：
```mermaid
classDiagram
class 数据准备
class 数据清洗
class 数据处理
class 数据分析
数据准备 --> 数据清洗: 数据清洗
数据清洗 --> 数据处理: 数据处理
原创
2024-04-03 05:24:19
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现阶段，现代信息技术的应用已经渗透到各行各业，对各行各业的发展产生了很大的影响。大数据技术就是在这样的背景下发展起来的。大数据技术在许多领域都有非常重要的应用，市场营销领域也是如此。 大数据技术可以显著的改善市场营销的效果，大大提高营销的准确性，准确地为客户提供他们需要的商品。因此，营销部门应加大对大数据技术的应用，降低企业营销成本，提高企业营销效率。 1、提升决策科学性 营销需要对市场信息进行科
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2024-01-14 13:34:18
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## 金融大数据分析：探索数据的价值
随着金融科技的不断发展，金融大数据分析逐渐成为金融领域的重要组成部分。通过对大量的数据进行挖掘和分析，金融机构能够准确预测市场趋势、优化客户服务，并有效管理风险。在本文中，我们将探讨金融大数据分析的基本概念并结合代码示例，帮助读者更好地理解这一领域的应用。
### 一、数据收集与处理
在金融大数据分析中，数据的收集和处理是第一步。金融数据来源于各个渠道，
1.简述互联网信息抓取的方式。 互联网信息自动抓取，最常见且有效的方式是使用网络爬虫。2.简述舆情系统的组成架构。用户终端->采集层->分析层->呈现层->用户 &nb
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2023-12-01 12:25:52
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大数据，无论是从产业上，还是从技术上来看，都是目前的发展热点。在中国，政府控制着80%的数据，剩下的多由“BAT”这样的大公司拥有，中小企业如何构建自己的大数据系统?其他企业如何建设自己的大数据系统? 推荐两大应用最广泛、国人认知最多的Apache开源大数据框架系统： Spark Hadoop。 Spark ：速度快、易于使用Spark以性能见长，但是它也因易用性而小有名气，原因是它随带易于使用
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2024-10-12 12:54:38
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本节书摘来自华章计算机《Spark大数据处理：技术、应用与性能优化》一书中的第3章，第3.1节,作者:高彦杰 第3章 Spark计算模型创新都是站在巨人的肩膀上产生的，在大数据领域也不例外。微软的Dryad使用DAG执行模式、子任务自由组合的范型。该范型虽稍显复杂，但较为灵活。Pig也针对大关系表的处理提出了很多有创意的处理方式，如flatten、cogroup。经典虽难以突破，但作为后继者的Sp
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2024-05-17 05:52:53
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知到智慧树大数据分析的python基础章节答案更多相关问题【多选题】以下哪些是水处理中应用较为广泛的高级氧化技术。A. 氧氧化 B. 化臭氧氧化 C. 化学氧化 D. 式氧化【多选题】零售企业已销商品进销差价计算和结转采用的方法有( )。A. 综合差价率推算法 B. 分类差价率推算法 C. 分柜组差价率推算法 D. 实际进销差价计算法 E. 加权平均计算法【单选题】番茄青枯病一般不经( )传播。
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2024-01-09 15:59:17
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第1章 Spark概述1.1 什么是Spark1、定义 Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎。2、历史 2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，项目采用Scala编写。 2010年开源； 2013年6月称为Apache孵化项目 2014年2月称为Apache顶级项目。1.2 Spark内置模块 Spark Core：实现了Spark的基本功能，包含任务调度、内存管理
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2023-11-17 12:03:48
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1.Spark定义:Apache Spark是用于大规模数据(large-scala data)处理的统一(unified)分析引擎。Spark是什么Spark 最早源于一篇论文 Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing， 该论文是由加州大学柏克莱分校的
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2023-10-20 12:21:50
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